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Mit dem DSC Seed Grant wird die Umsetzung eines Forschungsaufenthalts in der Schweiz unterstützt. Dieser soll dazu dienen, die entwickelten ML-Modelle zur Erkennung von Wölfen weiter zu optimieren.

Das Vorhaben ist Teil des Forschungsprojekts mAInZaun (mehr Infos zu mAInZaun ), das an der Entwicklung eines Weidezauns forscht, der mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) Wölfe erkennen und vertreiben kann. Das System soll dabei nicht nur lernen, Wölfe von anderen Tieren zu unterscheiden, sondern diese auch individuell zu erkennen und zu vergrämen. So kann der „intelligente Zaun“ zum Schutz von Weidetieren beitragen und die Koexistenz von Menschen, Nutztieren und Prädatoren fördern.

Die automatisierte Erkennung von Wölfen mit Hilfe aufgenommener Bilddaten ist jedoch mit mehreren Herausforderungen verbunden. So befinden sich Wölfe zum Beispiel in wechselnden Entfernungen von der Kamera oder werden von Büschen oder Bäumen verdeckt. Darüber hinaus können verschmutze Linsen, unscharfe Bilder oder wetterbedingte wechselnde Umgebungsfaktoren die Erkennung erschweren.

Um diese Herausforderung anzugehen und somit die Weiterentwicklung des Projekts voranzutreiben, ist ein Forschungsaufenthalt am SUPSI (Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana) in Lugano geplant. Das Institut verfügt über besondere Expertise im Bereich des maschinellen Sehens und Big Data. Ziel des Forschungsaufenthalts ist es, durch internationale Zusammenarbeit neue Erkenntnisse zu gewinnen und somit die ML-Modelle und Algorithmen für die Wolfserkennung gezielt weiter zu verbessern.